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        “路怒癥”的內(nèi)外生邏輯及影響因素研究

        2021-08-20 08:04:02任倩文盧昕瑋湯子帆吳會珍
        關(guān)鍵詞:情緒特征分析

        任倩文,盧昕瑋,趙 妍,湯子帆,吳會珍

        (1.長安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 西安 710064;2.長安大學(xué) 運輸工程學(xué)院,陜西 西安 710064)

        0 引言

        截止2020年底,我國私家車保有量達(dá)2.81億輛[1],私家車在便利人們生活的同時,亦使道路交通狀況日益復(fù)雜,甚至導(dǎo)致各種交通事故頻發(fā)。約90%的人身傷亡事故是由人為因素引起[2],其中,“路怒癥”現(xiàn)象十分普遍。據(jù)報道,我國約有60.72%的機(jī)動車駕駛?cè)擞新放慕?jīng)歷[3]。路怒情緒若不能及時處理,會嚴(yán)重危害交通安全,擾亂社會秩序,因此,研究駕駛?cè)寺放榫w產(chǎn)生的內(nèi)外生邏輯及影響因素,對準(zhǔn)確識別駕駛?cè)说穆放榫w,并及時進(jìn)行干預(yù)和調(diào)節(jié)具有重要作用。

        梳理關(guān)于“路怒癥”或駕駛憤怒的相關(guān)文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)國外在該領(lǐng)域的研究主要集中在駕駛?cè)说膽嵟榫w產(chǎn)生情景[4-6]、憤怒表現(xiàn)或行為[7]、憤怒情緒對交通安全的影響[8]、干預(yù)措施[9]等方面;國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究主要側(cè)重于綜述研究[3,10-11]、駕駛憤怒量表修訂[12]和駕駛憤怒的影響因素[13-14]等,其中,關(guān)于駕駛憤怒影響因素的研究僅關(guān)注了人口學(xué)方面。由于國內(nèi)對“路怒癥”的誘因分析相對匱乏,針對駕駛憤怒安全問題的學(xué)術(shù)關(guān)注明顯少于社會關(guān)注,因此本文綜合考慮外界交通環(huán)境與駕駛?cè)俗陨硪蛩?,結(jié)合即時和長期原因,從路怒行為特征出發(fā)探索“路怒癥”的內(nèi)外生邏輯,對最易引發(fā)路怒的中國式交通情景和長期原因進(jìn)行系統(tǒng)分析,并進(jìn)一步分析各主要路怒原因的易發(fā)駕駛?cè)巳?。除此之外,已有文獻(xiàn)在樣本選取上地區(qū)較集中[12],本次調(diào)查涵蓋國內(nèi)不同地區(qū)及多樣化的群體,以保證研究結(jié)果具有全面性和適用性。

        1 數(shù)據(jù)來源與研究思路

        本次調(diào)研主要采用問卷調(diào)查,共收集1 320份問卷,有效問卷1 146份,有效率86%,調(diào)查范圍包括北京(354份)、哈爾濱(161份)、西安(167份)、南京(139份)、廣州(260份)和其他城市(65份),各城市回收問卷數(shù)量均滿足前期設(shè)定的抽樣要求,且問卷的信效度均良好。

        基于問卷調(diào)查數(shù)據(jù),本文對“路怒癥”的內(nèi)外生邏輯進(jìn)行深入探討。首先,運用因子分析法歸納駕駛?cè)巳旱穆放袨樘卣?;在此基礎(chǔ)上,運用灰色關(guān)聯(lián)分析法對可能引發(fā)路怒的即時原因和長期原因分別排序;最后,運用Logistic回歸模型分析人口學(xué)特征和駕駛基本屬性對主要路怒原因的影響,判斷各主要原因的易發(fā)駕駛?cè)巳禾卣鳌?/p>

        2 駕駛?cè)寺放蚍治?/h2>

        為從根本上解決路怒現(xiàn)象,須探索“路怒癥”產(chǎn)生的內(nèi)外生邏輯,具體包括即時原因和長期原因。其中,即時原因指在駕駛當(dāng)下發(fā)生的某些狀況引發(fā)了駕駛?cè)说穆放榫w,進(jìn)而產(chǎn)生不當(dāng)操作乃至引發(fā)事故;長期原因指某些非現(xiàn)場因素對駕駛?cè)说穆放榫w產(chǎn)生的潛移默化影響。

        2.1 確定參考序列和比較序列

        選用灰色關(guān)聯(lián)分析法對“路怒癥”的即時原因和長期原因進(jìn)行討論。首先對問卷中的15項路怒表現(xiàn)降維歸類,并對提取出的5個公共因子進(jìn)行命名,分別為違規(guī)駕駛、操作強(qiáng)度、操作頻率、攻擊性行為和言語攻擊,通過計算各因子得分匹配出每個樣本最易產(chǎn)生的路怒行為。之后選取該5種路怒行為特征公共因子作為參考序列,引發(fā)路怒的即時原因和長期原因分別作為比較序列,如表1所示。

        表1 序列選取

        2.2 引發(fā)路怒的即時原因分析

        即時原因中各指標(biāo)均采用5維李克特量表度量,根據(jù)關(guān)聯(lián)度結(jié)果對引發(fā)路怒的即時原因排序,如表2所示,其中rk(k=1,…,14)為即時原因與路怒行為特征的關(guān)聯(lián)度。

        表2 即時原因與路怒行為特征的關(guān)聯(lián)度結(jié)果及排序

        即時原因與路怒行為特征間的關(guān)聯(lián)度集中在0.4~0.7,說明駕駛?cè)寺放榫w的產(chǎn)生與以上原因相關(guān)性較強(qiáng)。其中,前車或其他車隨意變換車道或調(diào)頭(0.591 7),其他車輛插隊、加塞(0.578 0)和夜間行駛開遠(yuǎn)光燈(0.560 0)的綜合關(guān)聯(lián)度依次位列前3名,表明這3項即時原因最易引發(fā)路怒。

        2.3 引發(fā)路怒的長期原因分析

        除了上述交通情景,駕駛?cè)说男愿?、工作生活壓力等因素亦會影響駕駛?cè)说穆放榫w[15]。根據(jù)關(guān)聯(lián)度結(jié)果確定引發(fā)路怒的長期原因排序,如表3所示,其中Rk(k=1,…,5)表示長期原因與路怒行為特征的關(guān)聯(lián)度。

        表3 長期原因與路怒行為特征的關(guān)聯(lián)度結(jié)果及排序

        引發(fā)路怒的長期原因與路怒行為特征間的關(guān)聯(lián)度集中在0.5~0.7,說明駕駛?cè)水a(chǎn)生路怒情緒與以上原因的關(guān)聯(lián)程度較高。其中,工作或生活壓力大(0.600 9)這一因素最易引發(fā)路怒。

        3 駕駛?cè)寺放虻挠绊懸蛩胤治?/h2>

        為提出更有效的針對性對策,有必要對路怒原因的影響因素進(jìn)行研究。針對某項路怒原因,將樣本數(shù)據(jù)分為該原因“會引發(fā)路怒”和“不會引發(fā)路怒”2組,分析駕駛?cè)说娜丝趯W(xué)特征和駕駛基本屬性對路怒原因的影響,通過2組樣本的對比可以將駕駛?cè)巳喊凑章放蜻M(jìn)行分類。其中,人口學(xué)特征包括性別、年齡、學(xué)歷、月收入水平和婚姻狀況,駕駛基本屬性包括駕齡、每周開車頻率和機(jī)動車類型。

        3.1 路怒即時原因影響因素分析

        選取二元Logistic回歸模型對比分析某項原因的2組樣本,在對每項原因進(jìn)行分析前,利用卡方檢驗對不顯著變量進(jìn)行剔除,將剩余自變量進(jìn)行二元Logistic回歸。對引發(fā)路怒的前3項即時原因進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),各模型均通過Wald檢驗(P值<0.05)和Hosmer-Lemeshow檢驗(P值>0.05),擬合效果較好,分析結(jié)果如表4所示,分析時將各多分類變量均變換為啞變量,并將第1個選項作為參照。

        表4 即時原因的Logistic回歸分析結(jié)果

        在Logistic回歸中,設(shè)置過啞變量的多分類變量遵從“同進(jìn)同出”原則,即相對于參照組,只要有一組的OR值有統(tǒng)計學(xué)意義,該變量的全部分組均納入模型。分析結(jié)果如下:

        1)關(guān)于前車或其他車輛隨意變換車道或調(diào)頭是否會引發(fā)路怒,年齡、學(xué)歷、婚姻狀況和機(jī)動車類型對其有顯著影響。其中,25~35歲、36~45歲的駕駛?cè)讼鄬τ?8~24歲的駕駛?cè)?,因該原因產(chǎn)生路怒的概率更小,說明年輕駕駛?cè)烁菀滓蛟撛蚨a(chǎn)生路怒;本科、研究生學(xué)歷的駕駛?cè)艘蛟撛虍a(chǎn)生路怒的概率更高;已婚未育的駕駛?cè)水a(chǎn)生路怒的概率是未婚駕駛?cè)说?6.9%;SUV車型駕駛?cè)艘蛟撛虍a(chǎn)生路怒的概率是小轎車駕駛?cè)说?6.6%,可見開闊的駕駛空間在一定程度上有利于緩解路怒情緒。

        2)其他車輛插隊、加塞是否會引發(fā)路怒與每周開車頻率、年齡有關(guān)。其中,偶爾開車(1~2天/周)、經(jīng)常開車的駕駛?cè)?3~5天/周)相對于幾乎每天開車的駕駛?cè)?5~7天/周),因該原因引起路怒的概率分別為后者的66.4%和68.0%,說明開車頻率越高,越易因車輛插隊而產(chǎn)生路怒;36~45歲的駕駛?cè)讼鄬τ?8~24歲的駕駛?cè)耍蜍囕v插隊引發(fā)路怒的概率是后者的55.1%。

        3)夜間行駛開遠(yuǎn)光燈是否引發(fā)路怒與駕駛?cè)说幕橐鰻顩r有關(guān)。對于未婚的駕駛?cè)?,已婚未育、已婚已育的駕駛?cè)艘蛟撛虍a(chǎn)生路怒的概率分別是前者的49.1%和44.4%。

        3.2 路怒長期原因影響因素分析

        對長期原因中的工作或生活壓力大是否會引發(fā)路怒的影響因素進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),模型通過Wald檢驗(P值<0.05)和Hosmer-Lemeshow檢驗(P值>0.05),模型的擬合效果較好,分析結(jié)果如表5所示,所有變量均以第1個選項作為參照。

        由表5可知,工作或生活壓力大是否會引發(fā)路怒與駕駛?cè)嗣恐荛_車頻率、性別和婚姻狀況有關(guān)。其中,偶爾開車的駕駛?cè)?1~2天/周)相對于幾乎每天開車的駕駛?cè)藖碚f,因為該原因產(chǎn)生路怒的概率是后者的55.9%;女性駕駛?cè)水a(chǎn)生路怒的概率是男性駕駛?cè)说?.443倍;已婚未育駕駛?cè)讼鄬τ谖椿轳{駛?cè)?,其產(chǎn)生路怒的概率是后者的57.3%。

        表5 長期原因的Logistic回歸分析結(jié)果

        4 結(jié)論

        1)在引發(fā)路怒的原因中,前車隨意變換車道或調(diào)頭、其他車輛插隊加塞、夜間行駛開遠(yuǎn)光燈是最主要的3個即時原因。工作或生活壓力大是最主要的長期原因。

        2)影響前車隨意變換車道或調(diào)頭是否引發(fā)駕駛?cè)寺放囊蛩貫槟挲g、學(xué)歷、婚姻狀況和機(jī)動車類型,且易發(fā)于18~24歲的高學(xué)歷駕駛?cè)耍卉囕v插隊加塞是否會引發(fā)路怒與每周開車頻率、年齡有關(guān),且開車頻率高更易引發(fā)路怒;夜間行駛開遠(yuǎn)光燈更易導(dǎo)致未婚駕駛?cè)水a(chǎn)生路怒。影響工作或生活壓力大是否會引發(fā)駕駛?cè)寺放囊蛩貫槊恐荛_車頻率、性別和婚姻狀況,且易發(fā)于未婚女性和開車頻率高的駕駛?cè)恕?/p>

        3)針對不文明駕駛行為所引發(fā)的路怒情緒,須由政府和駕駛?cè)斯餐瑓⑴c解決,交通部門應(yīng)加大對不文明駕駛行為的處罰力度,可將不良交通行為納入個人信用評價體系,同時需對違規(guī)駕駛?cè)硕ㄆ陂_展安全培訓(xùn);駕駛?cè)丝稍谲噧?nèi)安裝路況監(jiān)測設(shè)備,及時了解周圍道路突發(fā)狀況,并利用情緒自控手環(huán)等來提示路怒情緒的出現(xiàn)。針對工作或生活壓力大所引發(fā)的路怒情緒,可通過日常運動等方式及時排解,避免不良情緒積壓。若日常駕駛頻率較高,可提前規(guī)劃路線,以保證充足的在途時間。

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